| 异构计算，作为当今在IT行业当中新兴的话题之一已经通过例如Intel与清华大学的战略合作，以及很多厂商的热点动态让用户逐渐看到了未来异构计算对于高性能计算以及芯片制造行业所起到的重要意义。 |
异构计算，作为当今在IT行业当中新兴的话题之一已经通过例如Intel与清华大学的战略合作，以及很多厂商的热点动态让用户逐渐看到了未来异构计算对于高性能计算以及芯片制造行业所起到的重要意义。
相比传统的通用计算模式，异构计算的新颖之处就在于让芯片拥有重构自身的能力，从而能像干细胞一样一身才艺，能够适应各种不同场合的需要。而我们所说的传统的通用计算则是追求普适性的覆盖面。在这个理念下诞生的芯片从功能上来讲拥有最广阔的适用范围，最典型的例子就是今天的中央处理器(CPU)芯片，绝大多数应用程序的绝大部分功能依赖于它。
深挖重构计算历史
其实早在上个世纪的80年代，第一块基于SRAM的重构芯片就已经诞生了，这种芯片的基本器件和线路上都配置了大量的开关，这些开关的关断由与之相连的SRAM单元来控制，只要往这些SRAM单元里面写入0和1就能控制这些组件的开关和连通，从而像搭积木一样在原来不存在计算部件的地方拼出大量按需定制的计算部件，使得计算性能产生爆发性的变化。
由于FPGA芯片底层实现方式的限制，这种由SRAM控制组织结构的做法在性能上远远落后基于ASIC的CPU，只有在一些特定场合下，FPGA才能够实现反超，因此，可重构计算便落入了专用计算的范畴，与异构计算同列。
各大厂商的“兵家必争”
我们都知道，在芯片制造领域，Intel一直都在统治着整个市场，其产品的市场占有率在这么多年当中也一直保持着非常高的增长，但是像AMD这种同样专注于芯片和计算领域的公司也是不甘落后。
它们不仅早早地将自己旗下的CPU产品重命名成APU，而且还成立了一个HSA(异构系统架构)基金会，拉了ARM、Imagination、德州仪器、三星、联发科等众多一线大厂一同上阵，主推一个叫做OpenCL的异构编程框架。
此外，作为专注于GPU技术和计算起家的NVIDIA来说是异构计算这杆大旗下呼声最高的异构处理部件。也是对CPU地位威胁最大的，以至于在异构计算这个大概念下还催生了些个附属的小概念如“GPU计算”、“GPU编程”。
国产芯片能有几分天下?
近些年国产化的呼声在IT领域的很多方面都受到了用户的广泛关注，对于异构计算、重构计算这样一个技术热点来说同样也不例外，因为不管是在学术领域、科研领域、工业领域、高性能计算领域等很多方面，异构计算和重构计算的用武之地还是非常广泛的。
从这个领域的市场格局来分析，专用计算主要弱点是应用场合有限，且GPU和FPGA存在互相竞争。Intel现有的处理器可以在除了低功耗以外几乎任意场合下提供不错的性能，而可重构/异构计算的介入只是在一部分特定业务上再提供大幅加速。
这个应用范围就决定了可重构/异构计算不可能替代中央处理器现有的角色，而只是一些特定场合下的附庸，Intel的地位仍然无人能动摇。因此，对于芯片自给率从30%提升至70%的国家战略目标来讲，可重构/异构计算可以是其中漂亮的一块拼图，但是绝对无法成为主梁。
据报道，内建FPGA模块的新型Xeon服务器处理器会在今年一季度面世，以Intel + Altera双强联合的体量来说，可重构市场的市场份额绝大部分肯定不容旁落，对于国产厂商来说，面对机会的同时所面临的挑战也是巨大的。
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